在论文中使用的训练方式是超参数优化，这个方法基于有监督学习算法，那就是梯度下降。它可以通过不断更新模型参数来最小化损失函数，从而改进模型的性能。它的工作原理是：先将模型参数初始化为随机值，然后通过计算当前参数的梯度（或损失的导数）来更新参数，从而得到一组最佳参数，最终达到最小化损失函数。